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    <title>阿里推荐大赛：ODPS SQL 入门 | Jark&#39;s Blog</title>
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    <meta name="author" content="WuChong">
    
    <meta name="description" content="第二季才是真正的开始，第一季的汗水、喜悦、纷争都通通过去了。第二季绝对是拼算法、拼模型、拼平台熟练度的比赛，相信坚持下来的话肯定收获颇丰。昨天也迫不及待地进入 「天池」 ，居然是 Windows 系统，一点都提升不了逼格啊。看文档的过程中，又是 ODPS SQL、MapReduce、XLab/XLib、Tunnel、ODPS SDK什么的，相信很多人都跟我一样看的眼花，茫然不知所措，更别提对 MR 不熟悉、SQL 忘地差不多、Java 不熟练的同学了。 到底先学哪个？到底哪个实现模型算法更快？
文档里推荐的开发流程是这样的：


首先看能否使用 ODPS SQL 搞定，能的话尽量用 SQL，简单，不容易出错；
编写 M/R 代码，使用本地调试功能进行基本的测试；
编写 M/R 单元测试用例，ODPS M/R 提供了 MRUnitTest 方便编写单元测试用例；
进行集群调试，验证结果。


所以从 SQL 入门应该是学习曲线最快的，而且也能方便进行分析，快速实现模型，快速提交结果。
如果您已经看过文档了，小弟觉得就可以跳过下面的啰嗦的内容了 ：）">
    
    
    <meta name="description" content="第二季才是真正的开始，第一季的汗水、喜悦、纷争都通通过去了。第二季绝对是拼算法、拼模型、拼平台熟练度的比赛，相信坚持下来的话肯定收获颇丰。昨天也迫不及待地进入 「天池」 ，居然是 Windows 系统，一点都提升不了逼格啊。看文档的过程中，又是 ODPS SQL、MapReduce、XLab/XLib、Tunnel、ODPS SDK什么的，相信很多人都跟我一样看的眼花，茫然不知所措，更别提对 MR">
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<meta property="og:title" content="阿里推荐大赛：ODPS SQL 入门">
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<meta name="twitter:title" content="阿里推荐大赛：ODPS SQL 入门">
<meta name="twitter:description" content="第二季才是真正的开始，第一季的汗水、喜悦、纷争都通通过去了。第二季绝对是拼算法、拼模型、拼平台熟练度的比赛，相信坚持下来的话肯定收获颇丰。昨天也迫不及待地进入 「天池」 ，居然是 Windows 系统，一点都提升不了逼格啊。看文档的过程中，又是 ODPS SQL、MapReduce、XLab/XLib、Tunnel、ODPS SDK什么的，相信很多人都跟我一样看的眼花，茫然不知所措，更别提对 MR">
<meta name="twitter:creator" content="@jarkwu">
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	<article itemprop="articleBody"> 
		<header class="article-info clearfix">
  <h1 itemprop="name">
    
      <a href="/blog/2014/04/26/odps-sql-introduction/" title="阿里推荐大赛：ODPS SQL 入门" itemprop="url">阿里推荐大赛：ODPS SQL 入门</a>
  </h1>
  <p class="article-author">By
       
		<a href="https://plus.google.com/111190881341800841449?rel=author" title="WuChong" target="_blank" itemprop="author">WuChong</a>
		
  <p class="article-time">
    <time datetime="2014-04-26T03:14:32.000Z" itemprop="datePublished"> 发表于 2014-04-26</time>
    
  </p>
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	<div class="article-content">
		
		<div id="toc" class="toc-article">
			<strong class="toc-title">文章目录</strong>
		
			<ol class="toc"><li class="toc-item toc-level-2"><a class="toc-link" href="#提交推荐结果"><span class="toc-number">1.</span> <span class="toc-text">提交推荐结果</span></a></li><li class="toc-item toc-level-2"><a class="toc-link" href="#日期转换"><span class="toc-number">2.</span> <span class="toc-text">日期转换</span></a></li><li class="toc-item toc-level-2"><a class="toc-link" href="#计算推荐集、验证集条数"><span class="toc-number">3.</span> <span class="toc-text">计算推荐集、验证集条数</span></a></li><li class="toc-item toc-level-2"><a class="toc-link" href="#几点建议"><span class="toc-number">4.</span> <span class="toc-text">几点建议</span></a></li></ol>
		
		</div>
		
		<p>第二季才是真正的开始，第一季的汗水、喜悦、纷争都通通过去了。第二季绝对是拼算法、拼模型、拼平台熟练度的比赛，相信坚持下来的话肯定收获颇丰。昨天也迫不及待地进入 「天池」 ，居然是 Windows 系统，一点都提升不了逼格啊。看文档的过程中，又是 ODPS SQL、MapReduce、XLab/XLib、Tunnel、ODPS SDK什么的，相信很多人都跟我一样看的眼花，茫然不知所措，更别提对 MR 不熟悉、SQL 忘地差不多、Java 不熟练的同学了。 到底先学哪个？到底哪个实现模型算法更快？</p>
<p>文档里推荐的开发流程是这样的：</p>
<blockquote>
<ol>
<li>首先看能否使用 ODPS SQL 搞定，能的话尽量用 SQL，简单，不容易出错；</li>
<li>编写 M/R 代码，使用本地调试功能进行基本的测试；</li>
<li>编写 M/R 单元测试用例，ODPS M/R 提供了 MRUnitTest 方便编写单元测试用例；</li>
<li>进行集群调试，验证结果。</li>
</ol>
</blockquote>
<p>所以从 SQL 入门应该是学习曲线最快的，而且也能方便进行分析，快速实现模型，快速提交结果。</p>
<p>如果您已经看过文档了，小弟觉得就可以跳过下面的啰嗦的内容了 ：）<br><a id="more"></a></p>
<h2 id="提交推荐结果">提交推荐结果</h2>
<p>首先，第二季的数据格式与第一季一样，仍是4月15日至8月15日的数据，只不过量更大了（5亿条用户行为记录，不知道是否是全集？）。</p>
<p>原始数据集存在<code>t_alibaba_bigdata_user_brand_total_1</code>表中，完成用户品牌偏好预测后，需将推荐结果需放入<code>t_tmall_add_user_brand_predict_dh</code>表中，格式与第一季一样。系统会每天凌晨自动评分排名。</p>
<p>在 Readme 中有一个通过训练数据集完成用户品牌购买预测的例子，所用的规则是将每个用户点击最多的 10 个品牌，作为预测结果提交。SQL 代码如下：</p>
<figure class="highlight sql"><table><tr><td class="gutter"><pre>1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
</pre></td><td class="code"><pre><span class="operator"><span class="keyword">drop</span> <span class="keyword">table</span> t_tmall_add_user_brand_predict_dh;</span>
<span class="operator"><span class="keyword">create</span> <span class="keyword">table</span> t_tmall_add_user_brand_predict_dh <span class="keyword">as</span>
<span class="keyword">select</span>
    user_id,
    wm_concat(<span class="string">','</span>,brand_id) <span class="keyword">as</span> brand
<span class="keyword">from</span>(
    <span class="keyword">select</span>
        user_id,
        brand_id,
        row_number() over (partition <span class="keyword">by</span> user_id <span class="keyword">order</span> <span class="keyword">by</span> num <span class="keyword">desc</span>) <span class="keyword">as</span> rank
    <span class="keyword">from</span>(
        <span class="keyword">select</span>
            user_id,
            brand_id,
            <span class="aggregate">count</span>(brand_id) <span class="keyword">as</span> num
        <span class="keyword">from</span>
            t_alibaba_bigdata_user_brand_total_1
        <span class="keyword">where</span> type=<span class="string">'0'</span>
        <span class="keyword">group</span> <span class="keyword">by</span> user_id,brand_id
    )a
)b
<span class="keyword">where</span> rank &lt;= <span class="number">10</span>
<span class="keyword">group</span> <span class="keyword">by</span> user_id;</span>
</pre></td></tr></table></figure> 

<p>这段代码已经有了 sql 编程的感觉了。分析下这段代码，由三层<code>select</code>组成。最底层是统计用户对品牌产生点击行为的次数。第二层<code>select</code>中有一行代码比较陌生：</p>
<figure class="highlight sql"><table><tr><td class="gutter"><pre>1
</pre></td><td class="code"><pre>row_number() over (partition by user_id order by num desc) as rank
</pre></td></tr></table></figure>

<p><code>row_num()</code>是 ODPS SQL 的一个内建窗口函数，功能是在指定开窗口列中按指定列排序后返回所在行号。在这个例子中就是：将 user_id 作为窗口列，按 num 递减排序后，返回对应 user_id 的所在行号。这里使用<code>rank()</code>函数的话，也能实现相同的功能。</p>
<p>所以第二层<code>select</code>就是统计用户对品牌产生点击次数由高到低的排名。最后一层<code>select</code>就是只取每个用户点击最多的 10 个品牌，并将这些品牌用逗号连接作为<code>brand</code>属性的值。<code>wm_concat(string separator, string str)</code>是 ODPS SQL 的一个内建聚合函数，功能是用指定的 spearator 做分隔符，链接str中的值。</p>
<p>最后用<code>create table .. as select ..</code>将查询出来的结果表直接复制给<code>t_tmall_add_user_brand_predict_dh</code>表，完成推荐。注意到每个内层子查询必须要有别名。</p>
<p>看，用 sql 来做写推荐也不难嘛。模仿上面的代码，应该能写出其他规则的推荐。比如将 <code>type=&#39;0&#39;</code> 改成 <code>type=&#39;1&#39;</code>，就成了每个用户购买最多的 10 个品牌（有将近6的召回我是不会跟你说的）。</p>
<p>回顾第一季，最简单有效的一个规则应该是「8月份的用户购买记录」。下面是一个简单实现：</p>
<figure class="highlight sql"><table><tr><td class="gutter"><pre>1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
</pre></td><td class="code"><pre><span class="operator"><span class="keyword">drop</span> <span class="keyword">table</span> t_tmall_add_user_brand_predict_dh;</span>
<span class="operator"><span class="keyword">create</span> <span class="keyword">table</span> t_tmall_add_user_brand_predict_dh <span class="keyword">as</span>
<span class="keyword">select</span>
    user_id,
    wm_concat(<span class="string">','</span>,brand_id) <span class="keyword">as</span> brand
<span class="keyword">from</span>(
    <span class="keyword">select</span>
        <span class="keyword">distinct</span> user_id,brand_id
    <span class="keyword">from</span>
        t_alibaba_bigdata_user_brand_total_1
    <span class="keyword">where</span> type=<span class="string">'1'</span> <span class="keyword">and</span> visit_datetime <span class="keyword">like</span> <span class="string">'08-%'</span>
)a
<span class="keyword">group</span> <span class="keyword">by</span> user_id;</span>
</pre></td></tr></table></figure>

<p>我们使用了<code>visit_datetime like &#39;08-%&#39;</code>来过滤属于八月份的数据，但是想要得到最后一个月的数据呢？最后两个月的数据呢？</p>
<p>看来日期转换是一个必须解决的问题了。</p>
<h2 id="日期转换">日期转换</h2>
<p>感谢 <a href="http://weibo.com/u/1801677610" target="_blank" rel="external">@Adamus_7</a> 网友提醒，对日期的分割可以直接用字符串比较，例如查询最后一个月的记录：</p>
<figure class="highlight sql"><table><tr><td class="gutter"><pre>1
</pre></td><td class="code"><pre><span class="operator"><span class="keyword">select</span> * <span class="keyword">from</span> t_alibaba_bigdata_user_brand_total_1 <span class="keyword">where</span> visit_datetime &gt; <span class="string">'07-15'</span></span>
</pre></td></tr></table></figure>

<p>但是为了以后加入对日期的分析，例如加入时间衰减因子，还是需要计算日期间隔。</p>
<p>ODPS SQL 提供了非常丰富的日期转换的内建函数，基本满足了我们的需求。</p>
<figure class="highlight sql"><table><tr><td class="gutter"><pre>1
</pre></td><td class="code"><pre>bigint datediff(datetime date1, datetime date2, string datepart)
</pre></td></tr></table></figure>

<p>DATEDIFF 函数的用途是计算两个时间<code>date1</code>，<code>date2</code>在指定时间单位<code>datepart</code>的差值。因此我们只要传进8月16日作为<code>date1</code>，<code>visit_datetime</code>作为<code>date2</code>，<code>datepart</code>以天为单位，就能得到日期差值。但是<code>visit_datetime</code>是一个只包含月日的字符串，因此我们还需要进行字符串拼接（concat 函数）和格式转换（to_date 函数）。</p>
<p>以下是代码示例：</p>
<figure class="highlight sql"><table><tr><td class="gutter"><pre>1
2
3
4
5
6
7
</pre></td><td class="code"><pre><span class="operator"><span class="keyword">select</span> visit_datetime,
        datediff(
            to_date(<span class="string">'2013-08-16'</span>,<span class="string">'yyyy-mm-dd'</span>),
            to_date(concat(<span class="string">'2013-'</span>,visit_datetime),<span class="string">'yyyy-mm-dd'</span>),
            <span class="string">'dd'</span>) <span class="keyword">as</span> days
<span class="keyword">from</span> t_alibaba_bigdata_user_brand_total_1
<span class="keyword">where</span> user_id = <span class="string">'2538398'</span></span>
</pre></td></tr></table></figure>

<p>结果就是<code>visit_datetime</code>距离8月16日之间的天数。根据这个属性我们就可以进行分割训练集。我们将前三个月的数据作为训练集，最后一个月的购买记录作为验证集。</p>
<p>我们可以创建训练集如下：</p>
<figure class="highlight sql"><table><tr><td class="gutter"><pre>1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
</pre></td><td class="code"><pre><span class="operator"><span class="keyword">create</span> <span class="keyword">table</span> train_set <span class="keyword">as</span>
<span class="keyword">select</span> *
<span class="keyword">from</span>(
    <span class="keyword">select</span> * ,datediff(
            to_date(<span class="string">'2013-08-16'</span>,<span class="string">'yyyy-mm-dd'</span>),
            to_date(concat(<span class="string">'2013-'</span>,visit_datetime),<span class="string">'yyyy-mm-dd'</span>),
            <span class="string">'dd'</span>) <span class="keyword">as</span> days
    <span class="keyword">from</span> t_alibaba_bigdata_user_brand_total_1
)a
<span class="keyword">where</span> days &gt; <span class="number">30</span>;</span>
</pre></td></tr></table></figure>

<p>验证集如下：</p>
<figure class="highlight sql"><table><tr><td class="gutter"><pre>1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
</pre></td><td class="code"><pre><span class="operator"><span class="keyword">create</span> <span class="keyword">table</span> validate_set <span class="keyword">as</span>
<span class="keyword">select</span>
    user_id,
    wm_concat(<span class="string">','</span>,brand_id) <span class="keyword">as</span> brand
<span class="keyword">from</span>(
    <span class="keyword">select</span> <span class="keyword">distinct</span> user_id,brand_id
    <span class="keyword">from</span>(
        <span class="keyword">select</span> *,datediff(
            to_date(<span class="string">'2013-08-16'</span>,<span class="string">'yyyy-mm-dd'</span>),
            to_date(concat(<span class="string">'2013-'</span>,visit_datetime),<span class="string">'yyyy-mm-dd'</span>),
            <span class="string">'dd'</span>) <span class="keyword">as</span> days
        <span class="keyword">from</span> t_alibaba_bigdata_user_brand_total_1
        <span class="keyword">where</span> type = <span class="string">'1'</span>
    )a
<span class="keyword">where</span> days &lt;= <span class="number">30</span>
)b
<span class="keyword">group</span> <span class="keyword">by</span> user_id;</span>
</pre></td></tr></table></figure>

<p>这样训练集中会多一个字段<code>days</code>距离天数了，有了这个字段就可以搞很多有意思的模型了。现在本地的离线评估模型就差个评估算法了，而计算召回率、准确率的前提是计算我们推荐集的 pair 数。</p>
<h2 id="计算推荐集、验证集条数">计算推荐集、验证集条数</h2>
<p>当然你可以将计算推荐集的最外层查询改成 <code>count(*)</code> ，就能计算出 pair 数。但是这样显然太浪费计算资源了，而且不够通用，以后融合模型、用 MR 怎么办？</p>
<p>我们发现文档里有个<code>REGEXP_COUNT</code>函数。</p>
<figure class="highlight"><table><tr><td class="gutter"><pre>1
</pre></td><td class="code"><pre>bigint regexp_count(<span class="keyword">string</span> <span class="keyword">source</span>, <span class="keyword">string</span> pattern[, bigint start_position])
</pre></td></tr></table></figure>

<p>用途：计算 <code>source</code> 中从 <code>start_position</code> 开始，匹配指定模式 <code>pattern</code> 的子串的次数。</p>
<p>例如：</p>
<figure class="highlight sql"><table><tr><td class="gutter"><pre>1
</pre></td><td class="code"><pre>regexp_count('abababc', 'a.c') = 1
</pre></td></tr></table></figure>

<p>所以我们可以这样计算：</p>
<figure class="highlight sql"><table><tr><td class="gutter"><pre>1
</pre></td><td class="code"><pre><span class="operator"><span class="keyword">select</span> <span class="aggregate">sum</span>(regexp_count(brand,<span class="string">','</span>)+<span class="number">1</span>) <span class="keyword">from</span> t_tmall_add_user_brand_predict_dh;</span>
</pre></td></tr></table></figure>

<p>就是计算<code>brand</code>中逗号的个数在加一（好弱的正则啊… 复杂正则实在不会写…）。同样的方法，也适用于验证集，计算出验证集<code>validate_set</code>有 254 多万条。</p>
<p>接下来计算推荐集和验证集中重复的个数就能算出F1值了。这个估计要用到 UDF 或者 M/R 了，下次再给上吧。</p>
<h2 id="几点建议">几点建议</h2>
<p>觉得几个可能会比较有用的内建函数，比如<code>substr</code>、<code>split_part</code>，<code>regexp_extract</code>等等。</p>
<p>本文没有什么高深的东西，小弟在这只是抛砖引玉，相信认真看过文档的同学，对上面的东西肯定了然于心。对于没空看文档的同学，希望通过这篇文章能让您重拾文档。另外小弟提点个人的建议：</p>
<ul>
<li>文档很重要，真的。熟读文档至少一遍，绝对比在那瞎猜函数的用处要好。</li>
<li>先将 SQL 研究透了，基本一些简单的模型规则都能用 SQL 实现。能用 SQL 的就用 SQL。</li>
<li>不能用 SQL 的再使用 MR 。</li>
<li>注重团队分工，不要一股脑儿都去学 sql ，一人主学 sql 一人主学 mr 一人搞模型/算法，注重组内组间多经验分享和交流。</li>
</ul>
<p>这样学习曲线可能会平缓些。希望对怕第一个月就淘汰的队伍有点帮助吧。</p>
<p>本文匆忙之中赶完，周末还要赶项目（QAQ），文中纰漏之处还望指出~</p>
<p>-EOF-</p>
  
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